在零售的环节里面要关注的事情是如何帮他更好地卖东西。卖东西不是要骚扰用户，而是更好地把合适的商品匹配给合适的人。所以我们会在这里面帮他看到很多效率方面的数据。比如说进店率、停留率、购买率、复购率，还有坪效、货效、场效、钱效等等各种各样的数据。前面很多老师都快变成了医疗专家，而我也快变成了一个零售专家。
我们也在用很多AI技术在店门口做智能引流。我们见过很多门店的牌子，可能都没进去过。如果有一个智能推荐机放在门口，可以根据性别、年龄、穿着、打扮给你推荐商品，这是一个非常省时间的事情，也非常吸引人。我们曾经在很多展会、门店部署了智能推荐机用来引流，效果很好。很多人感兴趣就会来玩，一来二去也会想进店去看一下，这就将店外客流转化成了进店客流。
另外我们还会根据客流的影像分析来给零售的商家、品牌做客流分析的画像，进行老客到来的识别。这是我们在珠宝行业的应用。因为珠宝、汽车、房产行业都不可能是你过去就直接刷单购买的，除非你是土豪，如果是你要看几次再过去的话，老客户的识别对销售来说是非常重要的事情。当然隐私的问题也的确是整个行业需要考虑的事情，我们提供这个技术，我们也非常注意隐私问题。我们从一个良好的出发点去出发。会员管理在零售领域是一个常见的方式，用AI技术赋能只是可以收集更多的数据，这些数据原来是用店员的眼睛记住的，现在变成了摄像头看。用户的隐私非常重要，因此，我们提供给珠宝行业的人脸识别技术首先肯定是要得到会员同意的。
另外我们还会通过人群识别的技术，帮助客户分析门店的场效。比如在超市里面分析哪些地方是热区，哪些地方是被客户关注的，但是他没有发生购买，或者没有发生等比例的购买。因为在线下每一个平方都是算钱的，这个租金最好是要换成很好的收益回来，如果说他想要换成好收益的地方没有换成一个很好收益的话，可能这个地方就要调整。这个调整也是新零售市场营销里面一个很重要的问题。这是为了减少用户在里面购买或者迷茫的时间，因为85%的商业发生在线下，所以在线下哪怕省大家一点点的时间，提高一点点商品周转的效率，可能对整个行业从前到后，传导到制造、科研，这里面都是很大的效率提高。包括门店的选址问题，同样能通过这些功能来解决，通过技术手段去分析的选址结果，相比依靠人的经验来说，会更有数据支撑，而且可以节约成本，提高效率。
给大家放两个Demo，实际看一下我们在门店里面解决的技术难点。这是在OPPO的门店里面应用的，这是用一个非常低廉的硬件，用它店里面已有的摄像头分析出来的。这里面可以跟踪店员，追踪每个人的行为，看他是在做什么事情，还有平面图的投射。我们还能分析哪些是店员，哪些是顾客。通过动线分析就能帮它分析到哪些地方是热区，客户在里面是怎么走的。
下一个视频的难度更大一些，这是在一个卖场里面，这里面会涉及到人物有遮挡，而且这个图像非常模糊。特别是在遮挡的情况下，仍然能把他认出来，而且要分析到哪些是店员，哪些是顾客，这样的分析才比较有作用。我们后面还会分析顾客是什么年龄的，在卖场里怎么走，男性怎么走，女性怎么走，新客户怎么走，老客户怎么走。这样的事情放到使用的环节里面，要考虑到成本，要考虑到稳定性、可用性，这是非常难以实现的东西。
我们在不同的领域用云+端的模式，在每个行业里面扩展，夯实一个行业的服务，然后再扩展到其它的行业。我们后面也会仰望星空、脚踏实地，帮助到每个行业，这是图普科技希望做的事情。
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